Schema-Markup sind strukturierte Daten im JSON-LD-Format im HTML einer Seite, die Google und LLMs helfen, Kontext und Typ des Inhalts zu verstehen.
Schema-Markup (oder strukturierte Daten) ist eine standardisierte Code-Sprache (schema.org), die dem HTML der Seite im Format JSON-LD, Microdata oder RDFa hinzugefügt wird. Es hilft Suchmaschinen und KI-Modellen, den Inhaltstyp zu verstehen: Artikel, Produkt, Rezept, Event, Bewertung, FAQ usw. Google nutzt Schema, um Rich Results anzuzeigen: Bewertungssterne, Preise, Öffnungszeiten, aufgeklappte FAQ direkt in der SERP. LLMs (ChatGPT, Perplexity) nutzen Schema, um den Kontext einer Seite zu verstehen, wenn sie entscheiden, ob sie sie zitieren.
Seiten mit Rich Results erhalten laut Google im Schnitt 20-30 % mehr Klicks als dieselben Seiten ohne. Korrektes Schema pro Seitentyp ist entscheidend für die Sichtbarkeit in modernen SERPs und für die Zitierbarkeit in KI.
Quelle: Google Search Central — Structured Datader Google-Suchen zeigen bereits ein AI Overview.
BrightEdge, 2025
höhere Chance, von KI-Engines zitiert zu werden, wenn du belegte Statistiken ergänzt.
mehr Sichtbarkeit in KI-Antworten für schlechter platzierte Seiten, die Quellen zitieren.
Technisches SEO umfasst die Optimierungen der Website-Infrastruktur — Crawlbarkeit, Indexierung, Ladegeschwindigkeit, HTTPS und Datenstruktur — für Google.
Ein Featured Snippet ist die Box über Googles organischen Ergebnissen — „Position 0" — mit einer direkten Antwort, extrahiert aus einer indexierten Seite.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) ist das Rahmenwerk, mit dem Google Glaubwürdigkeit und Qualität von Inhalten bewertet.
LLM-SEO (oder GEO) bedeutet, Content so zu optimieren, dass er von KI-Modellen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews zitiert oder empfohlen wird.
Entdecke, wie du dieses Konzept auf deine Branche und Stadt anwendest.
